Robust Motion Deblur(圖片模糊處理軟件)

Robust Motion Deblur可以說是模糊照片的救星了，非常的強大。我們知道如果照片拍模糊了，一般是很難修復的。有很多軟件也是進行一些幾何校正。非常的簡單。對于模糊比較嚴重的幾乎是無能無力。但是Robust Motion Deblur恰恰做到了別人所不能。首先通過我們常見照片的一些特征，然后進行大量的算法對比，再配以強大的數(shù)據(jù)處理能力。可以取得非常優(yōu)秀的效果。這個真的只有親眼所見才能看到，化腐朽為神奇的效果。但是需要注意的是，最有效的是由于鏡頭晃動導致的模糊，像其他一些原因，比如腐蝕、受潮等不太可能修復了?，F(xiàn)在很多防抖技術其實也是在努力的控制鏡頭的抖動問題。這樣可以從根本上解決問題。所以，這樣強大的神器，趕緊下載體驗吧！

軟件特色

1、納入了最新的盲解卷積技術消除相機抖動。
2、能夠處理大量模糊的內(nèi)核。
3、能夠恢復細微結構和精致的細節(jié)。
4、啟用GPU功能，處理過程非?？?。

功能介紹

該軟件擁有強大的去模糊算法，并納入了最新的盲解卷積技術來消除相機抖動效果，有能夠處理大量模糊的內(nèi)核，能夠恢復照片的細微結構和精致細節(jié)，若啟用GPU功能，處理速度會非常的快。GPU加速必須使用支持CUDA的NVIDIA顯卡

注意事項

1、如果你已經(jīng)安裝了NVIDIA顯卡，請點擊 這里檢查您是否可以使用CUDA。
2、它需要 在NVIDIA顯卡的 CUDA工具包4.0的環(huán)境下運行。如果該工具包沒有安裝，請下載Windows + CUDA工具包DLL的版本。
注：如果非NVIDIA顯卡下未安裝CUDA工具包。那么可能運行會很慢。

照片模糊原因

 由于光學系統(tǒng)的裝配、拍攝對焦不準或拍攝時的移動等均會使圖像模糊，對諸如紅外成像系統(tǒng)等離散成像系統(tǒng)，探測單元的非點元性質(zhì)是圖像模糊的重要原因之一，這些模糊圖像一般可以用卷積過程描述。 圖像復原的基本問題是去模糊，即依據(jù)某種模糊和噪聲降質(zhì)的觀測來估計原來的圖像。反卷積是使模糊的圖像復原的基本方法，如果成像系統(tǒng)的模糊函數(shù)已知，則去模糊成為常規(guī)的反卷積問題，否則，是盲解卷積問題。一般的，模糊函數(shù)是一個低通濾波器，使輸入圖像的高頻成分收到抑制甚至喪失。

去模糊算法對比

1、盲目解卷積算法（Blind Deconvolution Algorithm） 圖像恢復是一種改善圖像質(zhì)量的處理技術, 將降質(zhì)了的圖像恢復成原來的圖像。目前, 圖像恢復的方法很多, 然而在圖像恢復過程中, 最難解決的問題之一是如何獲得恢復算法中PSF的恰當估計, 那些不以PSF 知識為基礎的圖像恢復方法統(tǒng)稱為盲去卷積算法。盲去卷積的方法已經(jīng)受到了人們的極大重視, 對于給定的原圖像, 使其退化, 得到退化圖像, 再利用盲去卷積的方法使其恢復, 得到視覺質(zhì)量上更好的圖像。 盲解卷積的方法是以最大似然估計(MLE )為基礎的，即一種用被隨機噪聲所干擾的量進行估計的最優(yōu)化策略。
2、L-R算法（Lucy-Richardson Algorithm） L-R算法假設圖像服從Possion分布，采用最大似然估計進行估算，該算法考慮到了物體的先驗信息，無需模糊圖像的噪聲信息，適用于線性和非線性成像模型，解具有唯一性。在MATLAB中，L-R算法附加了一些改進，可以在多次迭代過于逼近噪聲易產(chǎn)生錯誤信息斑點的情況下，使用參數(shù)來控制收斂次數(shù)，使每次過程中結果圖像和原始圖像的每個相應局部的背離程度的灰度值在閾值內(nèi)。